May 2026 - nexa - server-nexa.polito.it

Re: Governo: Consultazione pubblica sul CAD fino al 29/05

by Alfredo Bregni

La prima cosa che mi viene in mente, da pluriennale esperienza di consulenza, è che "digitalizzare" senza rivedere (prima e insieme) i processi operativi (burocratici, in questo caso) -- ai miei tempi (antichi) si diceva "automatizzare le macchine da scrivere" -- ha quasi valore negativo, invece che utilità. Se poi lasciamo all'informatico "standard" la progettazione (se esiste) e la programmazione dell'esperienza utente (specie se over 60), allora siamo definitivamente nel guano. Infine, NON ha senso che in un procedura di autenticazione in cui ti si richieda (INUTILMENTE, a parer mio) un aggiornamento password, poi quasi in modo sistematico il sistema non si rallinea subito (quando invece l'utente di norma aggiorna obtorto collo proprio perché deve fare qualcosa, n'est pas?). ----- Original Message ----- From: Giacomo Tesio via nexa To: nexa(a)server-nexa.polito.it Sent: Wednesday, May 20, 2026 4:57 PM Subject: [nexa] Governo: Consultazione pubblica sul CAD fino al 29/05 Il CAD, adottato con decreto legislativo 7 marzo 2005, n. 82, è il testo che riunisce e organizza le norme riguardanti l'informatizzazione della Pubblica Amministrazione nei rapporti con i cittadini e le imprese. L’obiettivo della consultazione è quello di acquisire proposte finalizzate a valorizzare e rafforzare il patrimonio informativo pubblico, i processi di digitalizzazione delle Pubbliche amministrazioni e l’erogazione di servizi in rete ai cittadini e alle imprese. Il presente questionario è finalizzato a raccogliere evidenze, esperienze e valutazioni sulle principali esigenze di semplificazione, aggiornamento e riassetto del Codice dell’amministrazione digitale (d.lgs. 7 marzo 2005, n. 82), in attuazione della legge delega 10 novembre 2025, n. 167, nonché alla luce dell’evoluzione del quadro europeo, tecnologico e organizzativo. I contributi saranno utilizzati per valutare obiettivi, ambiti prioritari, condizioni di attuazione e impatti attesi della riforma. https://partecipa.gov.it/processes/CodiceAmministrazioneDigitale/ Forse può essere di interesse per Nexa. Giacomo

May 20, 2026

Governo: Consultazione pubblica sul CAD fino al 29/05

by Giacomo Tesio

Il CAD, adottato con decreto legislativo 7 marzo 2005, n. 82, è il testo che riunisce e organizza le norme riguardanti l'informatizzazione della Pubblica Amministrazione nei rapporti con i cittadini e le imprese. L’obiettivo della consultazione è quello di acquisire proposte finalizzate a valorizzare e rafforzare il patrimonio informativo pubblico, i processi di digitalizzazione delle Pubbliche amministrazioni e l’erogazione di servizi in rete ai cittadini e alle imprese. Il presente questionario è finalizzato a raccogliere evidenze, esperienze e valutazioni sulle principali esigenze di semplificazione, aggiornamento e riassetto del Codice dell’amministrazione digitale (d.lgs. 7 marzo 2005, n. 82), in attuazione della legge delega 10 novembre 2025, n. 167, nonché alla luce dell’evoluzione del quadro europeo, tecnologico e organizzativo. I contributi saranno utilizzati per valutare obiettivi, ambiti prioritari, condizioni di attuazione e impatti attesi della riforma. https://partecipa.gov.it/processes/CodiceAmministrazioneDigitale/ Forse può essere di interesse per Nexa. Giacomo

May 20, 2026

O il data center o la vita

by Antonio Vetro'

"Un reportage dall'America che sta scomparendo per far spazio ai data center "mostri" che divorano terra e acqua che tolgono il sonno e la pace a chi ci vive accanto. Tutto per far funzionare le intelligenze artificiali.” https://www.rivistastudio.com/data-center-problemi-ambientali/ A.

May 20, 2026

131° Nexa Lunch Seminar | 27 maggio 2026, ore 13.00

by Nexa - Media

Gentilissime, gentilissimi, Vi invitiamo a partecipare al 131° Nexa Lunch Seminar che si terrà mercoledì 27 maggio, dalle ore 13.00 alle ore 14.00, con un incontro dal titolo: "AI Generativa, Bias e Fairness nei Sistemi Socio-tecnici". Ospite dell'incontro: Martina Ullasci (Politecnico di Torino). L'incontro si terrà IN PRESENZA e ONLINE. SEDE FISICA dell'incontro: Centro Nexa su Internet e Società, Politecnico di Torino, Via Boggio 65/a, Torino (1° piano). Per accedere alla sala si raccomanda di suonare al citofono Portineria e di seguire le indicazioni segnalate lungo il percorso. QUI<https://nexa.polito.it/contatti> maggiori informazioni su come raggiungerci. STANZA VIRTUALE dell'incontro: https://didattica.polito.it/VClass/NexaEvent Di seguito maggiori dettagli: https://nexa.polito.it/lunch-131<https://nexa.polito.it/lunch-131> Cordiali saluti, -- Valeria Bergantino Communication Manager Nexa Center for Internet & Society<https://nexa.polito.it/> DAUIN - Politecnico di Torino Via Pier Carlo Boggio, 65/A - Torino Digital Communication Assistant DAUIN - Politecnico di Torino<https://www.dauin.polito.it/> Corso Castelfidardo 34/D - Torino mail: valeria.bergantino(a)polito.it<mailto:valeria.bergantino@polito.it> tel: 3473443585

May 19, 2026

Re: Illusions of Understanding from Outsourcing Thinking to LLMs

by Alfredo Bregni

Superapprezzo la risposta di Beppe (e ringrazio per le informazioni fornite in modo così chiaro). Però -- a caldo -- temo che il faintendimento possa essere nato da un problema linguistico (guarda caso...), ovvero la locuzione "farsi una propria idea" (della realtà) suona proprio male, se non letta in senso "tecnico" (ovvero "avere uno straccio di modello interno"), che è da un lato l'unica lettura che può aver senso, ma dall'altro scatena reazioni istintive, particolarmente -- penso -- per le parole "idea" e " propria". Senza entrare in dibattiti di genere (che però qualche volta contano...), una reazione "femminile non tecnica" (niente di personale, solo tentativo di spiegazione) a me sembra più che comprensibile. Io sarei, genericamente, del parere che -- a parte la minchiata di chiamare il tutto "AI"... -- gran parte della faccenda di cui discutiamo si giochi sulla mancanza di linguaggio adeguato :-))) a non fare confusione fra l'umano e la macchina (come Daniela, ipotizzo, reagisce a "farsi un'idea propria", così Giacomo modella la "comunicazione" come se da un lato ci debba necessariamente un essere che intende trasmette informazione, ...il che sappiamo da Watzlawick che non è). Scusate l'intrusione (a caldo). "Se sbaglio", come disse qualcuno, "corigetemi". IN OGNI CASO: - Abbiamo una macchina che "ci parla"; - "Facciamo finta", ovvero prendiamo atto, che sia così (anche quando è nata la TV, c'era gente che "credeva" a tutto quello che la TV diceva; idem con gli spreadsheet); se ci mettiamo, volutamente o per errore, a "umanizzare" la macchina, facilmente rischiamo incomprensioni e/o cantonate. ----- Original Message ----- From: Giuseppe Attardi via nexa To: Daniela Tafani Cc: nexa(a)server-nexa.polito.it Sent: Monday, May 18, 2026 11:34 AM Subject: [nexa] Re: Illusions of Understanding from Outsourcing Thinking to LLMs On 16 May 2026, at 19:57, Daniela Tafani <daniela.tafani(a)unipi.it> wrote: D'accordo. Allora, quando hai scritto frasi come "Oggi i modelli sanno leggere e interpretare immagini e quindi farsi una propria idea della realtà", stavi formulando una tua personale professione di fede. Niente affatto. Si tratta di evidenze da esperimenti condotti nel campo della Mechanistic Interpretability. Sarò didascalico e rimando per approfondimenti e citazioni al libro di Nello Cristianini, Forma Mentis, ed. Il Mulino. Per dimostrare che un LLM multimodale (elaborazione di testo e visione) ha un modello della realtà, si applicano varie tecniche: probe, causal intervention, invarianza cross-modale e generalizzazione contrattuale. 1. Linear probe: trovare la mappa latente Si congelano l'LLM e si addestra un probe lineare (una sonda) per guardare le attivazioni interne del modello mentre legge il testo o guarda le immagini. Ad esempio, in un noto esperimento (Othello-GPT), un modello è stato addestrato solo su stringhe di testo di mosse legali nel gioco Othello. Non gli è mai stata data una scacchiera visiva o fornite regole. Sondando i suoi strati interni, si è osservato che il modello aveva costruito autonomamente una matrice interna 8x8, rappresentazione esatta dello stato della scacchiera. Geografia e tempo: quando i moderni LLM vengono alimentati con nomi di città o personaggi storici, i probe rivelano che le attivazioni interne del modello si raggruppano geometricamente in una mappa 3D della terra e su una cronologia lineare della storia. 2. Causal Intervention: Dimostrare che la mappa viene utilizzata Se individuiamo le attivazioni relative alla rappresentano il concetto "Parigi è la capitale della Francia", si possono alterare specificamente quei pesi in "Parigi è la capitale di Roma”. Gli effetti si propagano su tutta la sua percezione della realtà. Alla domanda: "Dove vive il presidente francese?" O "Che lingua parlano vicino alla Torre Eiffel?", un modello modificato risponderà "Roma" e "italiano". 3. Invarianza cross-modale Se un modello legge una descrizione testuale di una stanza o in alternativa una foto della stanza e poi lo si interroga sulla presenza di una chitarra con una frase nel primo caso o un’immagine nel secondo, si attivano gli stessi identici vettori. 4. Generalizzazione alle realtà controfattuale Se dici a un LLM multimodale: "In questo universo immaginario, la gravità spinge le cose verso l'alto e gli oggetti pesanti galleggiano più in alto di quelli leggeri", il modello utilizza le nuove regole astratte per simulare accuratamente la scena. Ci sono quindi evidenze scientifiche che un LLM crei una simulazione matematica compressa delle leggi fisiche e logiche del mondo utile a risolvere il compito cui è stato addestrato: prevedere cosa verrà dopo. Naturalmente questo non significa che un modello abbia una “comprensione in senso umano”, perché come ho già detto, non abbiamo una definizione scientifica di cosa questa sia e comunque la ritengo è una questione irrilevante. Così va bene, grazie. Non occorre discutere oltre. Io mi appello alla libertà di culto. La religione della Silicon Valley non è la mia. È spiacevole quando da una discussione sul merito si passa a giudizi sulla persona. Credo che chi mi conosce sappia che ho sempre operato in modo intellettualmente onesto e libero. Sono stato sempre in prima linea contro i monopoli, fin dai tempi di IBM a quelli delle telecom, portando Internet in Italia, costruendo la rete GARR, creando il primo motore di ricerca web in Italia con codice OS (che venne distrutto da Google che offrì i suoi servizi gratis ai nostri clienti), ho costruito il cloud GARR tutto su software OS (che venne anch’esso osteggiato da AWS che offrì alle università servizi a prezzi scontati o da Google che offrì Google Workspace con spazio disco illimitato gratis alle università, salvo poi rimangiarselo 3 anni dopo). Da dieci anni denuncio la deriva delle Tech Economy in scritti e convegni (https://wwwnew2.unipi.it/index.php/unipieventi/event/4887-la-deriva-della-t…) Ho programmato (non solo chiacchierato) insieme con Richard Stallman e sono autore di SW OS usato da milioni di persone, quali il mio contributo a Java o lo script usato per estrarre i testi da Wikipedia per allenare i LLM. Sono stato tra i pionieri del Deep Learning per il NLP, costruendo i primi word embeddings insieme col gruppo di Yoshua Bengio e una articolata libreria (DeepNL) oltre che un parser a dipendenze basato su DL. Ho insegnato il DL e i LM per 15 anni, prima che molti sapessero cosa fossero e gli studenti del mio corso hanno sviluppato soluzioni basate su di essi, vincendo premi a competizioni internazionali. Conosco la tecnologia nei minimi dettagli, ho assistito direttamente al suo progresso e per questo mi sforzo di farne cogliere la portata. — Beppe Il 16/05/26 18:53, Giuseppe Attardi ha scritto: On 16 May 2026, at 18:25, Daniela Tafani <daniela.tafani(a)unipi.it> wrote: E' come temevo, sì: non si può dire, allora, né che le persone pensino né che gli artefatti non pensino. Puoi dire ciò che vuoi, ma devi fornire una definizione quando vuoi “provare” qualcosa, come quando parli di “onere della prova”. Anche una proprietà come l’intelligenza può essere “provabile” dandone una definizione osservabile e falsificabile, come ad esempio il test di Turing. -- Esattamente l'indistinguibilità tra persone e macchine che caratterizza l'approccio dello psicopatico (Simon Baron-Cohen, La scienza del male. L'empatia e le origini della crudeltà, 2012) e di quel progetto politico del complesso militare-industriale (e accademico) denominato "intelligenza artificiale". ________________________________________ Da: Giuseppe Attardi <attardi(a)di.unipi.it> Inviato: sabato 16 maggio 2026 17:59 A: Daniela Tafani Cc: Giuseppe Attardi; nexa Oggetto: Re: Illusions of Understanding from Outsourcing Thinking to LLMs On 16 May 2026, at 16:23, Daniela Tafani <daniela.tafani(a)unipi.it> wrote: Quindi potrei sostenere che la sedia, il tavolo e la tovaglia pensino? Ragionamento fallace: dire che non si può affermare !P(x) senza una definizione di P(x), significa che non si può affermare né P(x) né !P(x) per nessun x. Non incomberebbe a me l'onere della prova? Per provare qualcosa, occorre prima definirla formalmente. -- ________________________________________ Da: Giuseppe Attardi via nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it> Inviato: sabato 16 maggio 2026 12:48 A: Giuseppe Attardi Cc: nexa Oggetto: [nexa] Re: Illusions of Understanding from Outsourcing Thinking to LLMs On 16 May 2026, at 12:20, Giuseppe Attardi <giuseppe.attardi(a)unipi.it> wrote: On 16 May 2026, at 06:30, nexa-request(a)server-nexa.polito.it wrote: LLMs Cannot Think La scienza tratta solo concetti che siano misurabili, osservabili e falsificabili. Si potrà falsificare “think” solo quando se ne darà una definizione falsificabile. The companies marketing their LLMs often describe them with anthropomorphising terms like "thinking" and "reasoning", which might create the impression that they can think (Mirzadeh et al., 2025; Shojaee et al., 2026). But for that impression to be accurate we would have to stretch the meaning of the term to refer trivially to whatever the LLMs produce as output Argomento del fantoccio (strawman): attribuisce una definizione che piace a lui a quanto direbbero altri. - much like the meaning of intelligence has historically been watered down to whatever the tests used to operationalise the construct measured (Loru et al., 2025; Mitchell, 2023; Quattrociocchi & Capraro, 2025; van der Maas et al., 2021). The task of developing systems with non-trivial capability for human-like cognition is computationally intractable (van Rooij et al., 2024). L’articolo di van Rooij afferma che si tratta di un problema NP-hard. Quasi ogni problema interessante in informatica è NP-hard, il ché non vuol dire che non si possa affrontare. A scanso di equivoci: tutte le proprietà non banali dei programmi sono non decidibili, teorema di Rice. Per problemi interessanti intendevo ciò che resta all’interno del computabile. Lo sviluppo di euristiche per risolvere efficientemente problemi NP-hard è un importante campo di ricerca. Qualcuno lo ha fatto proprio con i Transformer: https://arxiv.org/abs/2103.03012 --

May 18, 2026

Re: Illusions of Understanding from Outsourcing Thinking to LLMs

by Stefano Quintarelli

eeh ??? On 18/05/26 11:34, Giuseppe Attardi via nexa wrote: > le attivazioni interne del modello si raggruppano geometricamente in una > mappa 3D della terra -- You can reach me on Signal: @quinta.01 (no Whatsapp, no Telegram)

May 18, 2026

Re: Illusions of Understanding from Outsourcing Thinking to LLMs

by Giuseppe Attardi

On 16 May 2026, at 19:57, Daniela Tafani <daniela.tafani(a)unipi.it> wrote: D'accordo. Allora, quando hai scritto frasi come "Oggi i modelli sanno leggere e interpretare immagini e quindi farsi una propria idea della realtà", stavi formulando una tua personale professione di fede. Niente affatto. Si tratta di evidenze da esperimenti condotti nel campo della Mechanistic Interpretability. Sarò didascalico e rimando per approfondimenti e citazioni al libro di Nello Cristianini, Forma Mentis, ed. Il Mulino. Per dimostrare che un LLM multimodale (elaborazione di testo e visione) ha un modello della realtà, si applicano varie tecniche: probe, causal intervention, invarianza cross-modale e generalizzazione contrattuale. 1. Linear probe: trovare la mappa latente Si congelano l'LLM e si addestra un probe lineare (una sonda) per guardare le attivazioni interne del modello mentre legge il testo o guarda le immagini. Ad esempio, in un noto esperimento (Othello-GPT), un modello è stato addestrato solo su stringhe di testo di mosse legali nel gioco Othello. Non gli è mai stata data una scacchiera visiva o fornite regole. Sondando i suoi strati interni, si è osservato che il modello aveva costruito autonomamente una matrice interna 8x8, rappresentazione esatta dello stato della scacchiera. Geografia e tempo: quando i moderni LLM vengono alimentati con nomi di città o personaggi storici, i probe rivelano che le attivazioni interne del modello si raggruppano geometricamente in una mappa 3D della terra e su una cronologia lineare della storia. 2. Causal Intervention: Dimostrare che la mappa viene utilizzata Se individuiamo le attivazioni relative alla rappresentano il concetto "Parigi è la capitale della Francia", si possono alterare specificamente quei pesi in "Parigi è la capitale di Roma”. Gli effetti si propagano su tutta la sua percezione della realtà. Alla domanda: "Dove vive il presidente francese?" O "Che lingua parlano vicino alla Torre Eiffel?", un modello modificato risponderà "Roma" e "italiano". 3. Invarianza cross-modale Se un modello legge una descrizione testuale di una stanza o in alternativa una foto della stanza e poi lo si interroga sulla presenza di una chitarra con una frase nel primo caso o un’immagine nel secondo, si attivano gli stessi identici vettori. 4. Generalizzazione alle realtà controfattuale Se dici a un LLM multimodale: "In questo universo immaginario, la gravità spinge le cose verso l'alto e gli oggetti pesanti galleggiano più in alto di quelli leggeri", il modello utilizza le nuove regole astratte per simulare accuratamente la scena. Ci sono quindi evidenze scientifiche che un LLM crei una simulazione matematica compressa delle leggi fisiche e logiche del mondo utile a risolvere il compito cui è stato addestrato: prevedere cosa verrà dopo. Naturalmente questo non significa che un modello abbia una “comprensione in senso umano”, perché come ho già detto, non abbiamo una definizione scientifica di cosa questa sia e comunque la ritengo è una questione irrilevante. Così va bene, grazie. Non occorre discutere oltre. Io mi appello alla libertà di culto. La religione della Silicon Valley non è la mia. È spiacevole quando da una discussione sul merito si passa a giudizi sulla persona. Credo che chi mi conosce sappia che ho sempre operato in modo intellettualmente onesto e libero. Sono stato sempre in prima linea contro i monopoli, fin dai tempi di IBM a quelli delle telecom, portando Internet in Italia, costruendo la rete GARR, creando il primo motore di ricerca web in Italia con codice OS (che venne distrutto da Google che offrì i suoi servizi gratis ai nostri clienti), ho costruito il cloud GARR tutto su software OS (che venne anch’esso osteggiato da AWS che offrì alle università servizi a prezzi scontati o da Google che offrì Google Workspace con spazio disco illimitato gratis alle università, salvo poi rimangiarselo 3 anni dopo). Da dieci anni denuncio la deriva delle Tech Economy in scritti e convegni (https://wwwnew2.unipi.it/index.php/unipieventi/event/4887-la-deriva-della-t…) Ho programmato (non solo chiacchierato) insieme con Richard Stallman e sono autore di SW OS usato da milioni di persone, quali il mio contributo a Java o lo script usato per estrarre i testi da Wikipedia per allenare i LLM. Sono stato tra i pionieri del Deep Learning per il NLP, costruendo i primi word embeddings insieme col gruppo di Yoshua Bengio e una articolata libreria (DeepNL) oltre che un parser a dipendenze basato su DL. Ho insegnato il DL e i LM per 15 anni, prima che molti sapessero cosa fossero e gli studenti del mio corso hanno sviluppato soluzioni basate su di essi, vincendo premi a competizioni internazionali. Conosco la tecnologia nei minimi dettagli, ho assistito direttamente al suo progresso e per questo mi sforzo di farne cogliere la portata. — Beppe Il 16/05/26 18:53, Giuseppe Attardi ha scritto: On 16 May 2026, at 18:25, Daniela Tafani <daniela.tafani(a)unipi.it> wrote: E' come temevo, sì: non si può dire, allora, né che le persone pensino né che gli artefatti non pensino. Puoi dire ciò che vuoi, ma devi fornire una definizione quando vuoi “provare” qualcosa, come quando parli di “onere della prova”. Anche una proprietà come l’intelligenza può essere “provabile” dandone una definizione osservabile e falsificabile, come ad esempio il test di Turing. -- Esattamente l'indistinguibilità tra persone e macchine che caratterizza l'approccio dello psicopatico (Simon Baron-Cohen, La scienza del male. L'empatia e le origini della crudeltà, 2012) e di quel progetto politico del complesso militare-industriale (e accademico) denominato "intelligenza artificiale". ________________________________________ Da: Giuseppe Attardi <attardi(a)di.unipi.it> Inviato: sabato 16 maggio 2026 17:59 A: Daniela Tafani Cc: Giuseppe Attardi; nexa Oggetto: Re: Illusions of Understanding from Outsourcing Thinking to LLMs On 16 May 2026, at 16:23, Daniela Tafani <daniela.tafani(a)unipi.it> wrote: Quindi potrei sostenere che la sedia, il tavolo e la tovaglia pensino? Ragionamento fallace: dire che non si può affermare !P(x) senza una definizione di P(x), significa che non si può affermare né P(x) né !P(x) per nessun x. Non incomberebbe a me l'onere della prova? Per provare qualcosa, occorre prima definirla formalmente. -- ________________________________________ Da: Giuseppe Attardi via nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it> Inviato: sabato 16 maggio 2026 12:48 A: Giuseppe Attardi Cc: nexa Oggetto: [nexa] Re: Illusions of Understanding from Outsourcing Thinking to LLMs On 16 May 2026, at 12:20, Giuseppe Attardi <giuseppe.attardi(a)unipi.it> wrote: On 16 May 2026, at 06:30, nexa-request(a)server-nexa.polito.it wrote: LLMs Cannot Think La scienza tratta solo concetti che siano misurabili, osservabili e falsificabili. Si potrà falsificare “think” solo quando se ne darà una definizione falsificabile. The companies marketing their LLMs often describe them with anthropomorphising terms like "thinking" and "reasoning", which might create the impression that they can think (Mirzadeh et al., 2025; Shojaee et al., 2026). But for that impression to be accurate we would have to stretch the meaning of the term to refer trivially to whatever the LLMs produce as output Argomento del fantoccio (strawman): attribuisce una definizione che piace a lui a quanto direbbero altri. - much like the meaning of intelligence has historically been watered down to whatever the tests used to operationalise the construct measured (Loru et al., 2025; Mitchell, 2023; Quattrociocchi & Capraro, 2025; van der Maas et al., 2021). The task of developing systems with non-trivial capability for human-like cognition is computationally intractable (van Rooij et al., 2024). L’articolo di van Rooij afferma che si tratta di un problema NP-hard. Quasi ogni problema interessante in informatica è NP-hard, il ché non vuol dire che non si possa affrontare. A scanso di equivoci: tutte le proprietà non banali dei programmi sono non decidibili, teorema di Rice. Per problemi interessanti intendevo ciò che resta all’interno del computabile. Lo sviluppo di euristiche per risolvere efficientemente problemi NP-hard è un importante campo di ricerca. Qualcuno lo ha fatto proprio con i Transformer: https://arxiv.org/abs/2103.03012 --

May 18, 2026

MEMENTO | 194° Mercoledì di Nexa | 20 maggio 2026, ore 17.00

by Nexa - Media

Gentilissime, gentilissimi, Vi ricordiamo che mercoledì 20 maggio, alle ore 17.00, si terrà il 194° Mercoledì di Nexa con un incontro dal titolo "Macchine dotate di linguaggio. Che cosa l’Intelligenza artificiale generativa ci dice dell’essere umano". Ospite dell'incontro: Claudio Paolucci (Università di Bologna). L'incontro si terrà IN PRESENZA e ONLINE. SEDE FISICA dell'incontro: Centro Nexa su Internet e Società, Politecnico di Torino, Via Boggio 65/a, Torino (1° piano). Per accedere alla sala si raccomanda di suonare al citofono Portineria e di seguire le indicazioni segnalate lungo il percorso. QUI<https://nexa.polito.it/contatti> maggiori informazioni su come raggiungerci. STANZA VIRTUALE dell'incontro: https://didattica.polito.it/VClass/NexaEvent Maggiori informazioni alla pagina: https://nexa.polito.it/mercoledi-194 Un saluto cordiale, -- Valeria Bergantino Communication Manager Nexa Center for Internet & Society<https://nexa.polito.it/> DAUIN - Politecnico di Torino Via Pier Carlo Boggio, 65/A - Torino Digital Communication Assistant DAUIN - Politecnico di Torino<https://www.dauin.polito.it/> Corso Castelfidardo 34/D - Torino mail: valeria.bergantino(a)polito.it<mailto:valeria.bergantino@polito.it> tel: 3473443585

May 18, 2026

Re: Pappagalli stocastici: Alberto Puliafito sulle precisazioni di Emily Bender in merito.

by Giacomo Tesio

Caro Guido, noto che hai non hai obiezioni riguardo all'assurdità di ridefinire termini associati alla esperienza umana (come "vita", "informazione" o "significato") al solo fine di poterli utilizzare nella definizione di algoritmi: devo supporre di averti convinto? :-D Sarebbe un passo avanti, giacché tutti i problemi di cui discutiamo spariscono nel momento in cui trattiamo questi software programmati statisticamente come normali tecnologie di compressione con perdita (seppur estremamente inquinanti). > Da quello che capisco, Bender adotta la teoria di Grice (Meaning, > 1957 – notate l'anno) [...] L'articolo di Bender e Koller (2020) [1] cita solo un articolo di Grice, del 1968, mentre l'articolo scritto con Gebru, McMillan-Major e Mitchell [2] che introduce la locuzione "stocastic parrots" non lo cita affatto. Il riferimento all'intenzionalità comunicativa è anche uno dei due punti deboli dell'articolo in questione (l'altro è il riferimento alla realtà condivisa dagli interlocutori di cui ho già scritto): quando pensiamo in modo verbale, il linguaggio svolge una funzione organizzativa senza esprimere alcuna intenzione comunicativa. Per questo nell'altra mail definivo l'intento comunicativo come un buon proxy concettuale per l'informazione. Con la notevole differenza che l'informazione continua ad esistere nella mente di cui è parte anche in assenza di qualsiasi intento comunicativo (ad esempio quando abbiamo un segreto). In qualunque caso, come detto, gli artefatti umani non sono mai "privi di intento", ma sono sempre espressione dell'intento combinato di chi li costruisce e di chi li controlla (in proporzioni variabili da artefatto ad artefatto, ma specifiche dell'artefatto stesso). Nel caso di un software programmato statisticamente, questo intento può essere però dedotto solo statisticamente, osservando l'effetto congiunto e di lungo periodo che il software determina nella società. Un intento che comunque non è collegato con il significato che l'utente sprovveduto attribuirebbe ad uno specifico output. 17 Mag 2026 08:07:18 Guido Vetere <vetere.guido(a)gmail.com>: > stiamo facendo una discussione vecchia di mezzo secolo. 16 Mag 2026 09:31:24 Giuseppe Attardi <nexa(a)server-nexa.polito.it>: > Questa è una regressione di oltre 2000 anni alla posizione di Platone Mettetevi d'accordo: ci si ragiona da mezzo secolo o da 2000 anni? 17 Mag 2026 08:07:18 Guido Vetere <vetere.guido(a)gmail.com>: > Forse perché oggi abbiamo delle nuove evidenze, cari scienziati? Suvvia Guido, non essere ingenuo. Se siamo d'accordo che ridefinire il significato delle parole per sostenere una teoria scientifica non è metodologicamente serio, allora non possiamo descrivere gli output di un LLM come "nuova evidenza". [3] Piuttosto, direi che questi dibattiti derivano dal degrado che la privatizzazione e l'industrializzazione della ricerca scientifica e informatica hanno prodotto negli ultimi decenni. Copernico non ebbe bisogno di ridefinire il concetto di "moto" per far sostenere la sua teoria eliocentrica. Nel momento in cui l'obiettivo della ricerca non è più costruire e organizzare conoscenza in forma di ipotesi verificabili e falsificabili, ma creare prodotti rivendibili, una narrazione _facile_ da capire per la maggioranza dei potenziali acquirenti è molto più utile di una spiegazione semplice e rigorosa che però riduce notevolmente l'applicabilità del prodotto [4] Che gli "scienziati" si prestino non dovrebbe sorprenderci, ma disgustarci. > Oggi sappiamo ben distinguere, de iure e de facto, tra un essere umano > e un automa. Ecco: io suggerirei di fermarci all’oggi, che del > domani, diceva quello, non v’è certezza. Fai come credi. Quanto a me, non intendo lasciare il futuro nelle mani di chi tenta di erodere la libertà umana, alienando le persone per il solo fine di poter trattare gli esseri umani come cose da usare a piacimento di chi paga. Giacomo [1] https://aclanthology.org/2020.acl-main.463.pdf [2] https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3442188.3445922 [3] Fantasticare di intelligenze dentro matrici, sforzarsi di (far?) confondere con "astrazioni" zone di tali matrici che codificano la compressione con perdita di migliaia di testi simili, fornisce spiegazioni _facili_ da vendere ma tutt'altro che semplici. Se invece riconosciamo in questi software archivi compressi, abbiamo una spiegazione _semplice_ ma che richiede un minimo di competenza informatica per essere compresa appieno. Solo ad un osservatore privo di qualsiasi competenza informatica l'osservazione di questi software può apparire come una nuova evidenza. [4] Questa crisi di integrità della ricerca è stata coltivata per anni, con una pretesa separazione della tecnica dalla politica che può giovare solo a chi detiene il potere. Per questo, qualsiasi considerazione storico-politica che interferisca con gli affari deve essere tacciata di "complottismo".

May 17, 2026

Re: Pappagalli stocastici: Alberto Puliafito sulle precisazioni di Emily Bender in merito.

by Guido Vetere

Da quello che capisco, Bender adotta la teoria di Grice (Meaning, 1957 – notate l'anno) dove appunto al segno ’non-naturale’ si annette l’”intenzione comunicativa”. La definizione griceana richiede tre condizioni: il locutore intende produrre un effetto nel ricevente, intende che il ricevente riconosca questa intenzione, e intende che questo riconoscimento sia parte del motivo per cui s’è presa la parola. Grice non dice però che le intenzioni debbano essere biologiche, coscienti, o fondate in esperienze soggettive. Nulla esclude gli automi in linea di principio. Siamo nel 1957: sarà un caso? (Lo dico a beneficio dei complottisti) Per arrivare a escludere le macchine bisogna attendere il Searle degli anni ‘80, il quale sostiene la tesi del fondamento biologico della c.d. ‘intenzionalità intrinseca’. A questa tesi notoriamente si oppose Dennett eccetera, eccetera: stiamo facendo una discussione vecchia di mezzo secolo. Perché? Forse perché oggi abbiamo delle nuove evidenze, cari scienziati? Ma tutto questo riguarda la linea di principio. Oggi sappiamo ben distinguere de iure e de facto tra un essere umano e un automa. Ecco: io suggerirei di fermarci all’oggi, che del domani, diceva quello, non v’è certezza. Buona domenica, Guido > Il giorno 16 mag 2026, alle ore 22:45, Giacomo Tesio via nexa <nexa(a)server-nexa.polito.it> ha scritto: > > Ti prego, non ti limitare a ciò che il povero Puliafito ha capito degli > articoli della Bender e rigurgitato su facebook. > > Una rapida lettura dell'articolo scritto con Koller nel 2020 [1] ti > rivelerà che la definizione formale di "significato" fornita nel > paragrafo 3.1 è molto più raffinata: > > """ > We take meaning to be the relation M ⊆ E × I which contains pairs > (e, i) of natural language expressions e and the communicative intents i > they can be used to evoke. Given this definition of meaning, we can now > use understand to refer to the process of retrieving i given e. > """ > > Il malinteso che la Bender sottolinea nell'articolo di qualche giorno fa > è relativo alla definizione _informale_, di poche righe precedente: > > """ > We take meaning to be the relation between the form and > something external to language... > """ > > Tale definizione informale è effettivamente vaga, a causa di quel > "something" cui i fanboy della "intelligenza artificale" si aggrappano > per farci rientrare tecniche di programmazione statistica come la > "Contrastive Language-Image Pre-training", in cui due "reti neurali > artificiali" vengono programmate parallelamente per produrre in output > vettori prossimi a fronte di ciascuna coppia di immagine/descrizione. > [2] > > Ora è vero che in qualche modo, a valle di una CLIP otteniamo una > mappatura fra un testo e _qualcosa_ fuori dal linguaggio (ovvero una > compressione con perdita delle immagini corrispondenti) ma questo non è > significato secondo la definizione di Bender e Keller perché, se ci > limitiamo a considerare il software che lo calcola, manca un qualsiasi > intento comunicativo. [7] > > > L'intenzionalità comunicativa è un interessantissimo proxy per la > definizione di informazione come esperienza soggettiva di pensiero > comunicabile. Ha di buono che chiarisce la centralità del mittente > nella definizione del significato che i riceventi si sforzano di > ricostruire interpretando il messaggio espresso. > Tuttavia l'intenzionalità comunicativa viene meno quando, ad esempio, > il discorso è tutto interiore: quando usiamo il linguaggio nella > nostra mente per pensare (ovvero elaborare le nostre esperienze > soggettive). > > Analogamente (ed in modo piuttosto ovvio) il riferimento alla realtà > condivisa nell'articolo in questione [3] è un proxy per le esperienze > condivise da mittente e ricevente. > > La realtà è irrilevante per la definizione di un significato: è solo > necessario un insieme di esperienze condivise fra gli interlocutori. > Esperienze che includono il linguaggio dello scambio, ovviamente. > > Se ci scrivessi che l'attuale re della Francia è calvo, intenderesti che > l'attuale re della Francia è calvo. > Non hai bisogno di conoscere il re di Francia per esprimere tale > significato: è sufficiente che la tua mente includa esperienze > soggettive di pensiero comunicabile come: > - "re", "attuale", "essere", "calvo" > - la lingua italiana > - l'assunzione che gli altri membri della lista dispongano di > esperienze sufficienti simili > - l'assunzione che gli altri membri della lista sappiano interpretare > la lingua italiana > > Non è la realtà fisica ad essere rilevante in sé (analogamente a come > non è il corpo umano ad essere rilevante in sé) bensì la condivisione > di sufficienti esperienze soggettive di pensiero comunicabile fra gli > interlocutori a guidare il mittente nella selezione dei termini da > utilizzare per esprimere il messaggio. > > La realtà (e la struttura dei corpi) che condividiamo sono poi veicoli > concretamente imprescindibili per acquisire esperienze soggettive di > pensiero comunicabile (per la gioia di Stefano e Enrico... :-) > sufficientemente simili da permetterci di sincronizzare le nostre menti > tramite il linguaggio. > > In questo senso, il significato di molti testi è basato sul mondo > che i mittenti condividono con i destinatari. > Ma ciò non significa in alcun modo che gli autori non possano ad > esempio descrivere la teoria delle stringhe [4], assumendo una > sufficiente comprensione della matematica negli interlocutori.

May 17, 2026